كشف هجوم العرض الوجهي البيومتري باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية متعددة القنوات

تمثّل القدرة على التعرف على الوجه طريقة شائعة في المصادقة البيومترية. ومع ذلك، فإن التعرض للاختراقات العرضية (المعروفة أيضًا بالتزوير) يحد من استخدامها في التطبيقات غير المراقبة. وعلى الرغم من توفر العديد من الطرق لمكافحة هذه الهجمات العرضية (PA)، إلا أن معظمها يفشل في اكتشاف الهجمات المعقدة مثل الأقنعة المصنوعة من السيليكون. ومع تحسن جودة أدوات الهجمات العرضية مع مرور الوقت، يظل تحقيق كشف موثوق عن هذه الهجمات باستخدام الطيف البصري وحده أمرًا بالغ الصعوبة. ونرى أن التحليل عبر قنوات متعددة قد يساعد في التغلب على هذه المشكلة. في هذا السياق، نقترح منهجية قائمة على الشبكة العصبية التلافيفية متعددة القنوات (Multi-channel Convolutional Neural Network) للكشف عن الهجمات العرضية (PAD). كما نقدم قاعدة بيانات جديدة تُسمى "ويد مالتا-تشانل آتيك" (WMCA) للكشف عن الهجمات العرضية على الوجه، والتي تحتوي على طيف واسع من الهجمات العرضية ثنائية وثلاثية الأبعاد، سواء كانت لأغراض التظاهر أو التمويه. وتتوفر بيانات من قنوات مختلفة، مثل اللون والعمق والأشعة تحت الحمراء القريبة والحرارية، لدعم تقدم البحث في مجال الكشف عن الهجمات العرضية على الوجه. وقد تم مقارنة المنهجية المقترحة مع الطرق القائمة على السمات، وأظهرت تفوقها على النماذج الأساسية، حيث حققت معدل خطأ متوسط معدّل (ACER) بلغ 0.3٪ على قاعدة البيانات المقدمة. وتم إتاحة قاعدة البيانات والبرمجيات اللازمة لإعادة النتائج للجمهور بشكل عام.